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1979年 | 1篇 |
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多模索引调制正交频分复用系统(MM-OFDM-IM)在索引调制正交频分复用系统的基础上采用不同星座集对系统中的全部子载波进行索引调制,能有效地提高系统的子载波利用率和频谱效率.但全部子载波的利用影响了系统的子载波间抗干扰能力,导致误码率性能下降.针对这一问题,该文提出排列模式索引调制正交频分复用系统(PM-OFDM-IM).该系统在MM-OFDM-IM的基础上重新引入静默子载波,既能保证系统较高的频谱效率,又能提高系统的误码率性能.同时该文提出一种基于幅值相移键控的分类映射模式,即按半径大小排列的星座集分类模式(PCC-R),该模式能够良好结合系统传输的额外信息.最后仿真结果验证,该系统能够更优地均衡系统的频谱效率和误码率性能,且所提分类映射方案可以达到更优的系统性能. 相似文献
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针对ViBe算法存在的伪影及易受复杂环境干扰的缺点,提出一种基于改进ViBe算法的运动目标识别方法。该方法使用20邻域建模来创建背景模型;通过依据模型复杂度的自适应阈值和颜色畸变阈值双重作用来识别背景点;采用基于像素生命周期的更新策略来完善背景模型;对识别后的图像采用噪声斑点丢弃和空洞填充策略来提高识别目标的完整性。实验结果表明,改进后的算法能够在较少帧数内消除目标的伪影,当视频中存在光照变化、阴影以及各种遮挡物等复杂干扰时,该方法对于运动目标识别具有较高的精确度和稳定性。 相似文献
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深度神经网络因其强大的数据分析功能而被广泛使用在移动智能应用中,然而其计算任务的复杂性给计算能力与电池容量均有限的终端设备带来了巨大的挑战。若将深度神经网络中的计算任务完全卸载到云端,则会产生较高数据传输时延。移动边缘计算因其低时延、分布式、位置感知的优势能有效解决深度神经网络的时延和能耗问题。为了在保证用户时间约束的同时,充分优化终端设备能耗,建立了移动边缘计算环境中深度神经网络计算任务卸载的时间和能耗评价模型,基于该模型提出了移动边缘计算环境中基于能耗优化的深度神经网络计算任务卸载策略。该策略以神经网络层为单位,将深度神经网络中的计算任务进行拆分,在计算任务卸载时,对移动边缘计算环境中多重计算资源进行综合考虑。最后,提出了移动边缘环境中基于多重资源任务卸载的粒子群调度算法,该算法能在满足时间约束的同时,充分优化终端设备能耗。实验表明,与已有的3种任务卸载策略相比,新策略对应的粒子群调度算法所得适应度值最优,满足时间约束下,终端设备的能耗值最低。 相似文献
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